前言 本文介紹了一個端到端的用於視覺跟蹤的transformer模型,它能夠捕獲視頻序列中空間和時間信息的全局特征依賴關系。在五個具有挑戰性的短期和長期基准上實現了SOTA性能,具有實時性,比Siam R-CNN快6倍。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號 ...
前言 DETR首創了使用transformer解決視覺任務的方法,它直接將圖像特征圖轉化為目標檢測結果。盡管很有效,但由於在某些區域 如背景 上進行冗余計算,輸入完整的feature maps的成本會很高。 在這項工作中,論文將減少空間冗余的思想封裝到一個新的輪詢和池 Poll and Pool, PnP 采樣模塊中,該模塊具有通用和即插即用的特點,利用該模塊構建了一個端到端的PnP DETR體 ...
2021-11-23 15:12 0 156 推薦指數:
前言 本文介紹了一個端到端的用於視覺跟蹤的transformer模型,它能夠捕獲視頻序列中空間和時間信息的全局特征依賴關系。在五個具有挑戰性的短期和長期基准上實現了SOTA性能,具有實時性,比Siam R-CNN快6倍。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號 ...
前言 本文解讀的論文是ICCV2021中的最佳論文,在短短幾個月內,google scholar上有388引用次數,github上有6.1k star。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號CV技術指南 ,專注於計算機視覺的技術總結、最新技術跟蹤、經典論文解讀 ...
前言 本文介紹了現有實例分割方法的一些缺陷,以及transformer用於實例分割的困難,提出了一個基於transformer的高質量實例分割模型SOTR。 經實驗表明,SOTR不僅為實例分割提供了一個新的框架,還在MS Coco數據集上超過了SOTA實例分割方法。 本文來自公眾號 ...
論文:Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers 代碼:https://github.com/naver-ai/pit 獲取:在CV技術指南后台回復“0006” 點個關注,專注於計算機視覺的技術總結、最新技術跟蹤、經典論文 ...
前言 人臉表情識別(FER)在計算機視覺領域受到越來越多的關注。本文介紹了一篇在人臉表情識別方向上使用Transformer來學習關系感知的ICCV2021論文,論文提出了一個TransFER模型,在幾個FER基准數據集上取得了SOTA性能。 本文來自公眾號CV技術指南的論文 ...
前言 在計算機視覺中,相對位置編碼的有效性還沒有得到很好的研究,甚至仍然存在爭議,本文分析了相對位置編碼中的幾個關鍵因素,提出了一種新的針對2D圖像的相對位置編碼方法,稱為圖像RPE(IRPE)。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號CV技術指南 ,專注於計算機視覺 ...
前言 本文介紹一種新的tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),T2T-ViT將原始ViT的參數數量和MAC減少了一半,同時在ImageNet上從頭開始訓練時實現了3.0%以上的改進。通過直接在ImageNet上進行訓練,它的性能也優於 ...
前言 醫學領域的數據集具有標注樣本少、圖像非自然的特點,transformer已經證明了在自然圖像領域下的成功,而能否應用於醫學領域等少量標注樣本的非自然圖像領域呢? 本文研究比較了CNN和ViTs在三種不同初始化策略下在醫學圖像任務中的表現,研究了自監督預訓練對醫學圖像領域的影響 ...